Модель на основе XLM-RoBERTa-large для распознавания именованных сущностей в испанском тексте.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
MMG/xlm-roberta-large-ner-spanish — модель XLM-RoBERTa-large, дообученная для распознавания именованных сущностей в испанском тексте на испанской части набора CoNLL-2002. Она размечает текст на уровне токенов и подходит для извлечения сущностей из документов и других испаноязычных текстов. Архитектура — XLM-RoBERTa для классификации токенов; размер модели — 658,7 млн параметров, длина контекста — 514 токенов.
В карточке указана оценка F1 89,17 на тестовой части CoNLL-2002. Модель опубликована в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Оценка F1 89,17 получена на тестовой части CoNLL-2002 и не гарантирует таких же результатов на других данных. Модель предназначена для испанского языка.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is a XLM-Roberta-large model fine-tuned for Named Entity Recognition (NER) over the Spanish portion of the CoNLL-2002 dataset. Evaluating it over the test subset of this dataset, we get a F1-score of 89.17, being one of the best NER for Spanish available at the moment.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · token-classification
Подбираем GPU…